集中数据管理系统和优化数据管理流程，能够有效整合各类数据集，并提升数据的可访问性和一致性。
数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)
图片数量(jpg文件个数)：802
标注数量(xml文件个数)：802
标注数量(txt文件个数)：802
标注类别数：7
标注类别名称:["Train","bucket","motorbike","person","stone",
![[数据集][目标检测]智慧交通铁路异物入侵火车轨道异物检测数据集VOC+YOLO格式802张7类别](https://s2.51cto.com/images/100/base/empty.png?x-oss-process=image/ignore-error,1)
作者：京东科技 王光辉核心能力1. 全流程自动化打通 Jen/行云/京东云OSS/零售云OSS/NP/CDN/R2M/JimDB/科技容器/零售容器/域名解析/镜像适配/测试站发布等全链路实现资源免维护部署，提升部署效率2. 高可用架构支持高并发访问，具备主备容灾机制系统稳定性与可维护性全面提升3. 精细化部署策略新增前端灰度发布能力支持按业务需求灵活选择部署模式部署模式共享集群适用场景：B端类应
一、背景 ROMA承接很多复杂图表的渲染需求，在京东金融APP内，特别是首页首屏的图表，对图表渲染的及时性要求很高。近期业务反馈频繁重启时，首页的黄金走势图偶现渲染不出的问题，通过梳理图表的渲染流程，对缓存策略、视图加载和渲染过程进行了重构，确保渲染成功率，提升了渲染速度以及补充了异常重试的功能。二、使用场景分析 京东金融App内有很多使用复杂图表的业务场景，以下截取部分场
一、引言当你想规划一场旅行时，还会在百度里翻找十几页攻略，或是在小红书、微博上手动总结笔记吗？显然，这种传统方式既耗时又难整合，在当下快节奏和忙碌的生活中无疑是个负担。同时随着AI大模型的发展，越来越多的人直接向 ChatGPT、豆包等生成式 AI 提问，只需几秒就能获得带来源标注的精准答案。从 “主动找链接” 到 “被动等结论”，用户行为的这场变革使得GEO（生成式引擎优化）也正在成为 AI 时
在Java开发中集合处理的“利器”，但面对嵌套集合、多条件筛选、大数据量聚合等复杂场景，很多人仍会陷入“代码臃肿”的困境。本文分享5个Stream进阶技巧，帮你用更简洁的代码搞定复杂集合处理。一、技巧一：用flatMap“拉平”嵌套集合处理嵌套结构（如“部门-团队-员工”“订单-商品-规格”）时，普通map会得到“流的流”（Stream<Stream<T>>），而flat
数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：1484标注数量(xml文件个数)：1484标注数量(txt文件个数)：1484标注类别数：4所在仓库：firc-dataset标注类别名称(注意yolo格式类别顺序不和这个对应，而以labels文件夹classes.
开发者朋友们大家好： 这里是 「RTE 开发者日报」 ，每天和大家一起看新闻、聊八卦。我们的社区编辑团队会整理分享 RTE（Real-Time Engagement） 领域内「有话题的技术」、「有亮点的产品」、「有思考的文章」、「有态度的观点」、「有看点的活动」，但内容仅代表编辑的个人观点，欢迎大家 ...
数据集格式：labelme格式(不包含mask文件，仅仅包含jpg图片和对应的json文件)图片数量(jpg文件个数)：1673标注数量(json文件个数)：1673标注类别数：1标注类别名称:["Water"]每个类别标注的框数：Water count = 3122使用标注工具：labelme=5.5.0所在仓库：firc-dataset图片分辨率：640x640标注规则：对类别进行画多边形框p
在数字化时代，企业一直在追求高效、稳定、灵活的应用开发方式。但是应用需要迭代，如果用传统的应用开发和版本管理，流程就比较复杂，也存在运维风险。低代码开发平台中提供了精细化应用版本管理机制，帮助开发团队从繁琐的代码中，解放出来了。从应用创建到应用上线，每一步都清晰可控。JVS低代码平台作为企业级数字化服务构建的快速开发平台，提供了完善的应用版本管理机制。通过清晰的版本控制流程，可以降低系统运维工作量
一、前言
嘿，各位Unity老司机！是不是觉得在编辑器里跑得飞起的项目，一打包成WebGL，就像被扔进了“慢动作宇宙”？别急，这不是你的代码出了问题，而是WebGL这个“小房间”有它自己的规矩。今天，咱们就来聊聊怎么在这个小房间里优雅地“蹦迪”。
二、体积！体积！还是TMD体积！—— “瘦身”是首要任务
想象一下，用户点开你的游戏链接，然后……开始泡杯咖啡，刷会儿微博，甚至看了一集电视剧，游戏还没
注意数据集中有部分增强图片数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：3143标注数量(xml文件个数)：3143标注数量(txt文件个数)：3143标注类别数：14所在仓库：firc-dataset标注类别名称(注意yolo格式类别顺序不和这个对应，而以lab
一、多维度交易数据深度分析 通过5个时间维度、9大核心指标（销售、资金、利润等）直观呈现客户交易动态，支持排名对比与环比变化查看，数据明细一键联查，助力企业快速捕捉客户消费规律与价值贡献。 二、精准客户喜好画像自动分析客户常购商品、偏好品牌及类别，同步预警下滑商品趋势，从商品维度定位客户需求变化，为精准营销与库存优化提供数据支撑，避免无效推荐。 三、全流程销售过程可视化 从潜客跟进到成交转化，完整
一、多维度交易数据深度分析 通过5个时间维度、9大核心指标（销售、资金、利润等）直观呈现客户交易动态，支持排名对比与环比变化查看，数据明细一键联查，助力企业快速捕捉客户消费规律与价值贡献。 二、精准客户喜好画像自动分析客户常购商品、偏好品牌及类别，同步预警下滑商品趋势，从商品维度定位客户需求变化，为精准营销与库存优化提供数据支撑，避免无效推荐。 三、全流程销售过程可视化 从潜客跟进到成交转化，完整
一、多维度数据实时监控支持日、周、月多时间维度展示销售、利润变化趋势，核心经营数据（如营收、成本、利润率）一键可视化，老板可随时掌握企业运营动态，告别“事后诸葛”式管理。 二、多视角业绩归因分析从商品、业务员、客户等维度拆解业绩变动原因，环比变化数据清晰呈现（如A商品销量下滑15%、B业务员业绩增长30%），帮助企业精准定位增长机会与风险点，决策效率提升80%。 三、大模型智能洞察辅助决策内置大
摘要：随着老年人口数量的增加和消费观念的转变，老年旅游市场日益扩大。为满足老年游客的个性化旅游需求，本文提出了一种基于深度学习的老年旅游推荐系统。该系统通过收集和分析老年用户的多维度数据，结合深度学习算法挖掘用户兴趣偏好，同时考虑老年旅游的特殊需求，如安全性、舒适性等，为用户提供精准的旅游线路和景点推荐。实验结果表明，该系统能够有效提高老年旅游推荐的准确性和用户满意度，为老年旅游市场的发展提供有力
摘要：交通标志识别在智能交通系统中具有关键意义，深度学习技术为其提供了高效的解决方案。本文研究了基于深度学习的交通标志识别方法，构建了包含数据采集、模型训练和识别应用的系统。通过收集和预处理交通标志图像数据，利用卷积神经网络（CNN）进行特征学习和分类。实验结果表明，所提出的系统在交通标志识别任务中取得了较高的准确率和实时性，可应用于智能车辆、交通管理等领域，为提升交通安全和效率提供技术支持。
关
注意数据集中存在很多增强图片，大约800张为原图剩余为增强图片数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：3293标注数量(xml文件个数)：3293标注数量(txt文件个数)：3293标注类别数：9所在仓库：firc-dataset标注类别名称(注意yolo格
? 全面解析：如何调试 Cloud Function 的权限拒绝（Permission Denied）错误
? 一、引言（Introduction）
在云函数（Cloud Function / Serverless Function）的开发与部署过程中，“Permission Denied（权限拒绝）”是最常见也是最令人头疼的错误之一。它通常意味着：你的云函数尝试访问某个云资源（如 Cloud S
摘要：随着图书数量的快速增长，准确和高效地对图书进行分类标注成为图书管理、销售和推荐等领域的关键问题。本文提出了一种基于机器学习的图书类别自动标注系统。通过收集和处理图书的多维度数据，包括书名、简介、作者等信息，利用自然语言处理技术进行特征提取，并选用合适的机器学习算法构建分类模型。实验结果表明，该系统能够实现对图书类别的自动、准确标注，有效提高了图书分类的效率和精度，为图书相关业务提供了有力支持
摘要：随着互联网的发展和数字化阅读的普及，线上书籍评论数据日益丰富。这些评论蕴含着读者对书籍的情感态度和宝贵意见。本文旨在利用大数据技术对书籍评论进行情感分析。通过构建数据采集系统获取多平台的书籍评论数据，运用自然语言处理技术进行数据预处理，采用机器学习与深度学习算法开展情感分析。实验结果表明，该分析方法能够有效识别读者情感倾向，为出版机构、作者以及读者提供有价值的参考，助力书籍市场的优化与发展。
注意数据集有部分增强，大约2500张是原图剩余为增强图片数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：6050标注数量(xml文件个数)：6050标注数量(txt文件个数)：6050标注类别数：4所在仓库：firc-dataset标注类别名称(注意yolo格式类别
摘要超颖光栅(metagratings)通常由纳米柱组成。因其具有不同的应用而越来越受到人们的关注。它们以在非近轴情况下的高衍射效率和对偏振不敏感而闻名。在这个例子中，我们仿照P.Lalanne等人的工作，利用方形纳米柱构造了闪耀超颖光栅，并演示了在VirtualLab Fusion中对超颖光栅的优化。特别地，我们在仿真中评估了偏振相关效率。 建模任务如何设计具有优化的第一级次衍射效率的
摘要：随着互联网技术的迅猛发展，新闻信息呈现爆炸式增长。如何从海量的新闻数据中提取有价值的信息，并为用户提供个性化的新闻推荐，成为当前新闻领域面临的重要挑战。本文设计并实现了一个基于大数据的新闻分析推荐系统。该系统利用大数据技术进行新闻数据的采集、存储、处理和分析，通过自然语言处理、机器学习等方法挖掘新闻的特征和用户的兴趣偏好。系统能够实时分析新闻内容，为用户提供精准的新闻推荐，提高用户的阅读体验
摘要：随着互联网技术的飞速发展，微博已成为民众表达观点和情绪的重要平台，同时也是网络舆情的重要发源地。本文设计并实现了一个基于大数据的微博网络舆情监控和预警系统。该系统利用大数据技术对微博数据进行采集、存储、处理和分析，通过情感分析、主题识别等方法挖掘舆情信息。系统能够实时监控微博舆情动态，及时发现潜在的舆情风险，并进行预警。实验结果表明，该系统在舆情监控和预警方面具有较高的准确性和及时性，为相关
摘要与传统光栅相比，尤其是在非傍轴情况下，超光栅具有优势。在此示例中，我们设计了一个将入射光束分成3x3光束的二维（2D）超光栅。超光栅由圆形纳米柱构成，并且在VirtualLab Fusion中，我们使用FMM / RCWA评估超光栅的衍射效率。 并且，我们展示了如何使用参数优化工具来提高衍射效率的均匀性。VirtualLab Fusion的工作流程 分析超表面晶胞- 纳米柱超表面组件的严格分
摘要：随着电子商务的迅猛发展，电商平台上积累了海量的产品评价数据。这些数据蕴含着消费者对产品的真实反馈和需求信息，对电商企业和消费者都具有重要价值。本文设计并实现了一个基于大数据的电商行业产品评价系统。该系统利用大数据技术进行数据采集、存储、处理和分析，深入挖掘产品评价中的有用信息。通过情感分析、主题提取等方法，系统能够准确把握消费者对产品的态度和关注点，为电商企业提供产品改进、营销策略制定的依据
摘要：随着互联网技术的飞速发展，网络招聘已成为企业招聘和求职者求职的重要渠道。招聘网站每天都会产生海量的数据，这些数据蕴含着丰富的信息，如职位需求趋势、薪资水平、地域分布等。如何从这些数据中提取有价值的信息，为企业和求职者提供决策支持，成为当前研究的热点。本文基于Python技术，设计并实现了一个招聘数据分析及可视化系统。通过对招聘数据的采集、清洗、分析和可视化展示，深入挖掘数据背后的规律和趋势，
笔记摘要：常老师针对编程初学者在代码编写中遇到的细节问题进行了深入指导，强调了代码结构与位置的重要性，如类需置于命名空间内，语句应写在方法内。同时，他指出代码编写规范，包括花括号的正确使用与对齐、使用英文半角引号、注意空字符串与含空格字符串的处理。面对错误，建议从错误列表中先解决第一个错误，利用MSDN等资源解决问题。此外，鼓励学生通过实践和反思学习，避免被动听讲。这些指导旨在帮助学生建立良好编程
数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：3488标注数量(xml文件个数)：3488标注数量(txt文件个数)：3488标注类别数：1所在仓库：firc-dataset图片分辨率：640x640标注类别名称:["zacao"]每个类别标注的框数：zacao